Assessment of Na+/K+ ATPase Activity in Small Rodent and Human Skeletal Muscle Samples
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In skeletal muscle, the Na/K ATPase (NKA) plays essential roles in processes linked to muscle contraction, fatigue, and energy metabolism; however, very little information exists regarding the regulation of NKA activity. The scarcity of information regarding NKA function in skeletal muscle likely stems from methodological constraints, as NKA contributes minimally to total cellular ATP utilization, and therefore contamination from other ATPases prevents the assessment of NKA activity in muscle homogenates. Here we introduce a method that improves accuracy and feasibility for the determination of NKA activity in small rodent muscle samples (5-10 mg) and in human skeletal muscle. METHODS: Skeletal muscle homogenates from mice (n = 6) and humans (n = 3) were used to measure NKA and sarcoplasmic reticulum Ca ATPase (SERCA) activities with the addition of specific ATPase inhibitors to minimize "background noise." RESULTS: We observed that myosin ATPase activity was the major interfering factor for estimation of NKA activity in skeletal muscle homogenates, as the addition of 25 μM of blebbistatin, a specific myosin ATPase inhibitor, considerably minimized "background noise" (threefold) and enabled the determination of NKA maximal activity with values three times higher than previously reported. The specificity of the assay was demonstrated after the addition of 2 mM ouabain, which completely inhibited NKA. On the other hand, the addition of blebbistatin did not affect the ability to measure SERCA function. The coefficient of variation for NKA and SERCA assays were 6.2% and 4.4%, respectively. CONCLUSION: The present study has improved the methodology to determine NKA activity. We further show the feasibility of measuring NKA and SERCA activities from a common muscle homogenate. This methodology is expected to aid in our long-term understanding of how NKA affects skeletal muscle metabolic homeostasis and contractile function in diverse situations.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».